Predictive Breakdown Approach Based on Event Logs in the Automotive Industry

• Autor(a) principal: Lemos, Thiago Domingos
• Data de Publicação: 2022
• Outros Autores: de Souza, Luiz Augusto Zelaquett
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: Revista de Engenharia e Pesquisa Aplicada
• Texto Completo: http://revistas.poli.br/index.php/repa/article/view/2460

Nas últimas décadas, a indústria automobilística vem experimentando diversas e significativas mudanças. A Indústria 4.0 surge neste contexto aspirando a um alto nível de conectividade ao longo de todo o ciclo de vida do produto, exigindo cada vez mais tecnologias de controles de dados, permitindo o desenvolvimento da manutenção preditiva. O presente trabalho focaliza na abordagem da manutenção preditiva estatística, através da análise de logs de falhas de um grupo específico e semelhante de máquinas, tendo como objetivo o desenvolvimento de um modelo preditivo de quebras. A abordagem de aprendizado de máquina foi escolhida devido à sua capacidade de previsão de variáveis-saída a partir de dados históricos como entrada. Nossos dados foram coletados ao longo de vários anos de 400 robôs de um grande fabricante desses tipos de braços robotizados. Por fim foi obtida uma configuração final do modelo através da aplicação de uma rede neural artificial.